, remains limited. To bridge this gap, our study focused on conducting a time-series transcriptome analysis of soybean callus cultured for various durations (0, 1, 7, 14, 28, and 42 days) on a callus induction medium following wounding with the attempt of identifying genes that play key roles during callus formation. As the result, we detected a total of 27,639 alterations in gene expression during callus formation, which could be categorized into eight distinct clusters. Gene ontology analysis revealed that genes associated with hormones, cell wall modification, and cell cycle underwent transcriptional reprogramming throughout callus formation. Furthermore, by scrutinizing the expression patterns of genes related to hormones, cell cycle, cell wall, and transcription factors, we discovered that auxin, cytokinin, and brassinosteroid signaling pathways activate genes involved in both root and shoot meristem development during callus formation. In summary, our transcriptome analysis provides significant insights into the molecular mechanisms governing callus formation in soybean. The information obtained from this study contributes to a deeper understanding of this intricate process and paves the way for further investigation in the field.

재배 작물 종의 계통도(패디그리)는 육성된 계통 간의 계보학적 관계를 반영하며, 육종 설계에 있어 중요한 자원이다. 최근 들어 방대한 속도로 축적되고 있는 유전체 및 표현형 데이터에 비추어 볼 때, 잘 조직된 계통도와 데이터베이스 연계 시스템의 중요성은 더욱 커지고 있다. 향후 육종 과학의 전망에 대응하기 위해, 본 연구는 대두 [Glycine max (L.) Merr.] 품종의 표현형 정보를 검색하기 위한 계통도 중심의 웹 인터페이스인 SoyPedi를 개발하는 것을 목표로 하였다. SoyPedi는 178개의 잘 정의된 대두 품종과 표현형 데이터를 통합한 계통도로 구성되었다. 이 시스템은 SQLite3, PHP, JavaScript와 같은 다양한 생물정보학 도구를 사용하여 구축하였다. SoyPedi는 주로 계통도 지도(pedigree map), 표 형식 데이터베이스(tabular format database), 그리고 개별 품종 전용 웹 페이지의 세 가지 하위 모듈로 구성된다. 계통도 데이터베이스와 표 데이터베이스는 단일 페이지 애플리케이션 시스템을 통해 상호 연결되어 있어, 사용자는 이 두 모듈 간을 신속하게 전환할 수 있다. 또한 전(全) 유전체 재시퀀싱으로부터 도출된 계통발생(phylogeny)과 계통도 사이의 비교 분석을 통해 두 자료 간에 일정 수준의 병행 상관성이 있음을 시사하였다. SoyPedi는 잡종화 계획에서 교배 친친(부모) 계통을 선택하는 데 육종가를 지원하기 위한 목적으로 개발되었으며, 사용자가 쉽게 조작하고 직관적으로 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 향후 더 많은 데이터를 통합함으로써 잠재적으로 확장 가능하며, https://tgil.donga.ac.kr/SoyPedi/index.html 에서 이용할 수 있다.

, remains limited. To bridge this gap, our study focused on conducting a time-series transcriptome analysis of soybean callus cultured for various durations (0, 1, 7, 14, 28, and 42 days) on a callus induction medium following wounding with the attempt of identifying genes that play key roles during callus formation. As the result, we detected a total of 27,639 alterations in gene expression during callus formation, which could be categorized into eight distinct clusters. Gene ontology analysis revealed that genes associated with hormones, cell wall modification, and cell cycle underwent transcriptional reprogramming throughout callus formation. Furthermore, by scrutinizing the expression patterns of genes related to hormones, cell cycle, cell wall, and transcription factors, we discovered that auxin, cytokinin, and brassinosteroid signaling pathways activate genes involved in both root and shoot meristem development during callus formation. In summary, our transcriptome analysis provides significant insights into the molecular mechanisms governing callus formation in soybean. The information obtained from this study contributes to a deeper understanding of this intricate process and paves the way for further investigation in the field.

재배 작물 종의 계통도(패디그리)는 육성된 계통 간의 계보학적 관계를 반영하며, 육종 설계에 있어 중요한 자원이다. 최근 들어 방대한 속도로 축적되고 있는 유전체 및 표현형 데이터에 비추어 볼 때, 잘 조직된 계통도와 데이터베이스 연계 시스템의 중요성은 더욱 커지고 있다. 향후 육종 과학의 전망에 대응하기 위해, 본 연구는 대두 [Glycine max (L.) Merr.] 품종의 표현형 정보를 검색하기 위한 계통도 중심의 웹 인터페이스인 SoyPedi를 개발하는 것을 목표로 하였다. SoyPedi는 178개의 잘 정의된 대두 품종과 표현형 데이터를 통합한 계통도로 구성되었다. 이 시스템은 SQLite3, PHP, JavaScript와 같은 다양한 생물정보학 도구를 사용하여 구축하였다. SoyPedi는 주로 계통도 지도(pedigree map), 표 형식 데이터베이스(tabular format database), 그리고 개별 품종 전용 웹 페이지의 세 가지 하위 모듈로 구성된다. 계통도 데이터베이스와 표 데이터베이스는 단일 페이지 애플리케이션 시스템을 통해 상호 연결되어 있어, 사용자는 이 두 모듈 간을 신속하게 전환할 수 있다. 또한 전(全) 유전체 재시퀀싱으로부터 도출된 계통발생(phylogeny)과 계통도 사이의 비교 분석을 통해 두 자료 간에 일정 수준의 병행 상관성이 있음을 시사하였다. SoyPedi는 잡종화 계획에서 교배 친친(부모) 계통을 선택하는 데 육종가를 지원하기 위한 목적으로 개발되었으며, 사용자가 쉽게 조작하고 직관적으로 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 향후 더 많은 데이터를 통합함으로써 잠재적으로 확장 가능하며, https://tgil.donga.ac.kr/SoyPedi/index.html 에서 이용할 수 있다.

대두는 재배 콩과 작물 중에서 농업·경제적으로 가장 중요한 작물이며, 종자 색은 육종가에 의한 선발에서 가장 매력적인 요인들 가운데 하나로 여겨진다. 따라서 종자 색과 관련된 유전자 및 유전자좌를 전(全)유전체 수준에서 규명하는 일은 작물 대두의 정밀 육종에 핵심적이다. 종자 색소침착과 연관된 유전적 유전자좌 및 유전자를 해부하기 위해, 우리는 438개의 Glycine 자원에 대해 기준(reference) 기반 전장 유전체 연관분석(rbGWAS)과 k-mer 기반 비기준(reference-free) GWAS(rfGWAS)를 결합하는 두 가지 접근법을 활용하였다. 이러한 이중 분석 전략을 통해 대두 종자 색과 연관된 4개의 주요 유전체 유전자좌(본 연구에서는 SP1–SP4로 지정)를 확인할 수 있었다. k-mer 분석은 대두 유전체에서 subtilisin과 I-cluster B 사이에서 발생한 중요한 재조합 사건을 찾아낼 수 있게 해주었으며, 이는 I 유전자좌(SP3) 내 ii 대립유전자의 특수한 구조적 특징을 설명할 수 있다. 중요하게도, mRNA와 소형 RNA에 대한 매핑 분석을 통해 subtilisin–CHS1/CHS3 키메라 전사체가 생성되어 '미르트론(mirtron, 즉 인트론을 포함하는 miRNA 전구체)'-유발 침묵화(silencing)의 개시자 역할을 수행함으로써 chalcone synthase (CHS) 유전자들의 침묵화를 유도한다는 점을 밝혀낼 수 있었다. 그 결과, 본 연구는 CHS 유전자 전장 침묵화 기작에서 오랫동안 이어져 온 수수께끼를 설명하기 위해 '미르트론-유발 유전자 침묵화(MTGS)'의 작업 모델을 제안하게 되었다. 요약하면, 본 연구는 대두의 종자 색소침착과 연관된 4개의 주요 유전체 유전자좌와 핵심 유전자 및 전장 유전체 변이 목록을 보고한다. 또한 MTGS 기작이 CHS 유전자의 전장 침묵화에 중요한 역할을 하며, 그에 따라 노란색 종자외피(yellow seed coat)를 가진 현재의 우세한 대두 품종들에 대한 단서를 제공할 수 있다고 제안한다. 마지막으로, 본 연구는 안토시아닌 생합성 경로의 맥락에서 종자 색 관련 유전자 및 유전자좌 간 상호작용과 상관관계에 대한 폭넓은 통찰을 제공할 것이다.

종자는 제시되었으나, 식물의 생장과 종자 발달에서 어떤 결함도 나타내지 않았다.

최근의 차세대 염기서열분석 기반 대량의 유전체 데이터 생산과 다(多)오믹스 통합 접근법은 생명체의 분자적 시스템에 대한 우리의 지식을 넓히고 심화하는 데 크게 기여해 왔다. 이에 따라, 전환유전체학(translational genomics, TG) 접근법은 모델 시스템과 상대적으로 덜 연구된 식물 사이의 정보 전달(bridge)을 구축하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다. 본 리뷰는 주로 오믹스 관련 기술의 최근 발전, 다양한 생물정보학 자원, 그리고 작물 육종을 위한 TG의 잠재적 응용에 대해 다룬다. 상기 목적을 달성하기 위해, 오믹스 데이터 생산에 관한 정보, 다양한 DB, 고처리량(high throughput) 기술을 수집하고 통합하여, 오믹스 기반 작물 육종에 대한 현재 상황과 향후 전망을 분석하는 데 활용하였다. 다양한 오믹스 데이터와 자원들은 데이터베이스 및/또는 생물정보학적 인프라에 정리·통합되어, 생물학적 데이터의 교차-유전체 전이에 대한 ome의 정보 센터 역할을 수행한다. 식물 계통(family)마다 축적된 오믹스 데이터의 규모와 기준(reference) 유전체의 이용 가능성은 서로 다르지만, 특정 생물학적 특성에 접근하기 위한 전환적 접근(translational approaches)은 활발히 진행되고 있다. 다층의 오믹스 데이터를 합성(synthetic) 방식으로 통합하면, 식물에서 일어나는 유전자들의 역동적 분자 거동과 상호작용 네트워크에 대한 입체적인 관점을 제공할 수 있다. 그 결과 TG 접근법은 작물 육종의 표적 형질(target traits)에 대해 더 넓고 깊이 있는 통찰을 가능하게 할 것이다. 또한 이러한 시스템 접근은 향후 정밀 작물 육종을 가속화하는 동시에, 기존의 육종 프로그램을 혁신할 것이다.

). 이 비교를 수행하기 위해 종 간 유래 유전자 마커 209개를 사용하였다. 비교 분석 결과, 93개의 염색체 또는 연관군으로 이루어진 단일의 광범위한 유전/유전체 네트워크가 도출되었으며, 여기에서 110개의 공신성(synteny) 블록과 기타 진화 사건(예: 13개의 역위)이 확인되었다. 또한, 이 비교 지도는 염색체 간 융합/분열과 같은 여러 대규모 진화 사건을 추론할 수 있게 해주었는데, 이는 비교된 종들 사이 또는 두 계통군(clades) 간의 염색체 수 차이를 설명하는 데 기여할 수 있다. 그 결과, 종 간 유전성 마커의 유용한 특성이 유전체 정보의 종 간 번역을 위한 효율적인 도구로서 재확인되었으며, 고처리량(throughput) 생물정보학 마커 설계 프로그램과 결합된 유사한 접근법은 형질-연관 유전자의 지식을 육종 목적의 다른 중요한 작물 종에 적용하는 데 효과적일 것으로 기대된다. 여기에서는 10종의 콩과(legume) 종을 위한 기본적인 비교 프레임워크를 제시하며, 콩과 육종에서의 작물 개량에 유용하게 적용될 것으로 기대한다.

배경: 벼는 인간에게 가장 중요한 식량 작물 중 하나이다. 벼의 농학적 형질을 개선하기 위해 최근 1,000개 이상의 벼 유전자에 대한 기능이 특성화되고 정리되었다. 벼 게놈의 완성된 지도 기반 서열은 벼 유전자의 기능적 특성화를 크게 가속화했지만, 예측된 모든 비전이성 염색체(non-transposable element; non-TE) 유전자에 기능을 부여하는 데에는 여전히 제한적인 진전이 있다. 이러한 비-TE 유전자의 수는 37,000–41,000개로 추정된다. 결과: 국제 벼 기능유전체학 컨소시엄(International Rice Functional Genomics Consortium, IRFGC)은 T-DNA, Tos17 및 Ds/dSpm과 같은 변이유발원을 이용하여 방대한 수의 유전자-인덱스 변이체를 생성하였다. 이 변이체들은 246,566개의 플랭킹 서열 태그(flanking sequence tags; FSTs)로 식별되었으며, 벼의 비-TE 유전자의 65% (38,869개 중 25,275개)를 포괄하는 것으로 나타났다. 한편 TE 유전자의 돌연변이 비율은 25.7%였다. 또한, 고발현 비-TE 유전자의 거의 80%가 삽입 변이를 갖고 있어, 벼 염색체에서 고발현 유전자는 T-DNA, Ds, dSpm 및 Tos17과 같은 변이유발원에 의해 돌연변이가 발생할 가능성이 더 높음을 시사한다. 벼 유전자 중 약 2.5%의 기능이 특성화되었고, 연구는 주로 전사 및 전사 후 조절에 초점을 맞춰 왔다. 벼 유전자의 기능을 특성화하는 데 느린 진전이 나타나는 주된 이유는 기능적 연구를 안내할 단서의 부재 또는 기능적 중복성 때문이다. 이러한 제한은 FST 유전자에 대한 잘 분류된 기능적 분류를 통해 부분적으로 해결될 수 있다. 이 분류를 만들기 위해 MapMan 툴킷에 설치된 다양한 개요를 활용하였다. MapMan 개요의 한계를 보완하기 위해 FST 유전자에 대한 유전자 온톨로지(Gene Ontology; GO) 배정을 수행하였다. 결론: 현재의 FST 계통을 통해 1,022개 알려진 유전자 중 863개의 기능을 평가할 수 있으며, 이는 FST 유전자가 기능유전체학 연구에 유용한 자원임을 나타낸다. 우리는 29,624개의 FST 유전자 중 16,169개를 DNA, RNA, 단백질과 같은 주요 3개 범주를 포함한 34개의 MapMan 클래스에 할당하였다. FST 유전자에 대한 MapMan 적용을 시연하기 위해, FST를 갖는 1-deoxy-D-xylulose 5-phosphate reductoisomerase(DXR) 유전자의 벼 변이체로부터 전사체 분석을 수행하였다. dxr 변이체에서 756개의 하향 조절 유전자를 확인하고, 다양한 MapMan 개요의 관점에서 주석을 부여한 결과, 메틸-D-에리트리톨 4-인산(methyl-D-erythritol 4-phosphate) 경로 개요(MEP pathway overview), 광합성, 이차대사 및 조절 개요(regulatory overview)와 같은 다양한 기능 범주에서 DXR을 매개하는 광 신호전달 경로 하류의 후보 유전자들이 밝혀졌다. 본 보고서는 체계적 파노믹스(phenomics)와 더 나아가 벼의 핵심 농학적 형질을 향상시키기 위한 후속 적용을 위한 유용한 지침을 제공한다.